メディア展開データの分布を見る

メディア展開データの分布を見る#

メディア展開データを対象に、2章で取り上げた分布を見るための可視化手法を再度適用します。

これまでの学びを振り返り、知識の定着を図りましょう。

初期設定#

以降では、マンガ・アニメ・ゲームデータを可視化するための初期設定を行います。紙幅の都合のため、書籍版と一部構成が異なることにご注意ください。

Import#

必要なライブラリをImportします。

型ヒントについてはこちらを参照ください。

定数#

本Notebookで用いる定数を定義します。 Pythonにおける定数の扱いについては、こちらを参照ください。

関数#

以下では、本Notebookで用いる関数を定義します。

Show code cell content Hide code cell content

def create_distplot(
    df: pd.DataFrame,
    x: str,
    color: str = None,
    show_hist: bool = False,
    show_rug: bool = False,
    **kwargs: Any
) -> Figure:
    """
    データフレームから密度プロットとヒストグラムを作成する

    Parameters
    ----------
    df : pd.DataFrame
        プロットするデータを含むデータフレーム
    x : str
        密度プロットの描画対象とするカラム名
    color : str, optional
        データを分割する基準とするカラム名、指定しない場合はx列の全データを用いる
    show_hist : bool, optional
        ヒストグラムを表示するか否か、デフォルトはFalse
    show_rug : bool, optional
        ラグプロットを表示するか否か、デフォルトはFalse
    **kwargs
        ff.create_distplotに渡すその他のキーワード引数

    Returns
    -------
    Figure
        作成されたプロットのFigureオブジェクト
    """

    if color:
        # colorカラムの値でデータをグループ分け
        grouped = df.groupby(color)

        # 各グループのxカラムのデータをリストに格納、可視化用に逆順に並び替え
        hist_data = [group[x].values for _, group in grouped][::-1]

        # 各グループの名前（colorカラムの値）をラベルとしてリストに格納、可視化用に逆順に並び替え
        labels = [str(name) for name, _ in grouped][::-1]

        # 密度プロットとヒストグラムを作成
        fig = ff.create_distplot(
            hist_data, labels, show_hist=show_hist, show_rug=show_rug, **kwargs
        )
    else:
        # colorが指定されていない場合はx列の全データを用いる
        hist_data = [df[x].values]

        # 密度プロットを作成（ラベルはxを指定）
        fig = ff.create_distplot(
            hist_data,
            group_labels=[x],
            show_hist=show_hist,
            show_rug=show_rug,
            **kwargs
        )

    # x軸のタイトルをxに変更
    fig.update_xaxes(title=x)

    # y軸のタイトルを"確率密度"に変更
    fig.update_yaxes(title="確率密度")

    # 作成されたプロットを返す
    return fig

可視化例#

まず、可視化対象となるデータを読み込みましょう。

ヒストグラム#

1970年代以降、マンガは巨大ビジネスとして成長し、メディアミックスと分けて語ることはできなくなりました[修治, 2020]。特にマンガとアニメは相性が良く事例も多いため、自身の作品のアニメ化を目指してデビューするマンガ作者もいる[健 and つぐみ, 2009]ほどです。最近では、アニメ作品やその劇場版にマンガ作者が深くコミットすることで相乗効果を生む事例も多く見られます。

読者にとってもアニメは非常に重要です。今まで自分が知らなかった原作マンガ作品を知るきっかけになりますし、逆によく知ったマンガ作品のアニメ化はとても嬉しいものです。主題歌は誰が担当するだろう、声優は、制作会社は、スタッフは、…と一つ一つ開示される情報全てがビッグニュースです。筆者にとって、アニメ化は一種のお祭りです。

商業的には、海外展開という観点でもアニメ化は非常に重要です。 1990年代に日本の「manga-anime」として海外進出を始めたときから、アニメ媒体がマンガ媒体に先行していました。翻訳制作・流通・需要者獲得における早さの点で、映像コンテンツは出版物より非常に有利[修治, 2020]だったためです。アニメは、原作マンガ作品を世界に知らしめるための強力な広告塔の役割もあると言えるのではないでしょうか。

以上から、あるマンガ作品がアニメ化するかどうかは、それに関わる全ての人にとって重大な分水嶺です。

2章では、「 長期連載作品 とそうでない作品は、連載開始直後の数話の掲載位置の分布が異なる」という仮説を確認しました。本項ではそれに倣い、「 アニメ化された作品 とそうでない作品は、連載開始直後の数話の掲載位置の分布が異なる」という仮説をヒストグラムで確認します。ただし、アニメ化の意思決定において重視されるのは 作品としての面白さや単行本の売上であるはずで、マンガ雑誌中の掲載位置ではありません 。本書では便宜上、それらの代理として掲載位置を採用しているに過ぎないことを改めて強調させてください。

ヒストグラム （ Histogram ）とは、量的変数に対して、分布の形状を棒（ビン、bin）の長さで表す可視化手法でした。横軸に変数の区間、縦軸にその区間に属するデータの数（度数）を取ります。 柱状図 とも呼ばれます。量的変数の分布を見る際、利用頻度が高い図です。詳細は6章に整理してありますので、適宜復習に役立ててください。

Show code cell content Hide code cell content

# 可視化対象のDataFrameを確認
df_hist.head()

	マンガ作品ID	マンガ各話ID	掲載日	掲載位置	アニメ化	マンガ雑誌名
0	C109295	CE71082	1980-08-18	0.015291	False	週刊少年ジャンプ
1	C109295	CE71068	1980-08-25	0.198777	False	週刊少年ジャンプ
2	C109295	CE71051	1980-09-01	0.266055	False	週刊少年ジャンプ
3	C109295	CE71038	1980-09-08	0.394495	False	週刊少年ジャンプ
4	C109295	CE71019	1980-09-15	0.266055	False	週刊少年ジャンプ

上図は、アニメ化実績（将来的にアニメ化された記録のある）マンガ作品とそうでない作品の8話目までの掲載位置の分布を示したヒストグラムです。前者はオレンジ色で下段に、後者は黒色で上段に描画されています。

まず、上下のヒストグラムのY軸のスケールを見てみると、アニメ化済みマンガ作品がそうでない作品と比較して圧倒的に少ないことがわかります。また、前者の方が後者より掲載位置が巻頭に寄っているように見えますが、大きな差があるようには見えません。メディア展開データの基礎分析でも触れた通り、1990年以前のアニメ作品が欠損していることが影響を与えている可能性があります。

そこで、1990年以降に連載を開始したマンガ作品に限定し、再度同じ可視化を行ってみます。

Show code cell content Hide code cell content

# 可視化対象のDataFrameを確認
df_hist2.head()

	マンガ作品ID	マンガ各話ID	掲載日	掲載位置	アニメ化	マンガ雑誌名
0	C110892	CE177364	2014-08-04	0.006000	False	週刊少年ジャンプ
1	C110892	CE177390	2014-08-11	0.180162	False	週刊少年ジャンプ
2	C110892	CE177415	2014-08-18	0.331301	False	週刊少年ジャンプ
3	C110892	CE177435	2014-09-01	0.234000	False	週刊少年ジャンプ
4	C110892	CE177471	2014-09-08	0.696429	False	週刊少年ジャンプ

上図は、1990年以降に四大少年誌にて連載を開始したマンガ作品の8話までの掲載位置の分布を、アニメ化実績の有無で上下に分割して表示したヒストグラムです。全マンガ作品を対象としたヒストグラムと比較し、二つのグループ間のマンガ作品数の差が縮まったことがわかります。また、アニメ化実績のないマンガ作品の掲載位置の分布が、若干ではありますが巻末側に寄りました。

「アニメ化された作品とそうでない作品は、連載開始直後の数話の掲載位置の分布が異なる」という仮説を確かめるためには、二つの分布を重ねて表示すると良さそうです。ヒストグラムはそのような用途に適していない[Wilke et al., 2022]ため、次項では密度プロットを用いて同様の可視化を行います。

密度プロット#

密度プロット （ Density Plot ）とは、主に量的変数に対して、分布の形状をカーネル密度推定による曲線で表現する可視化手法でした。ヒストグラムより滑らかに分布を表現することが可能ですが、あくまでも推定結果であることに注意が必要です。また、ヒストグラムと異なり、同時に複数の確率分布を比較することが可能です。今回はこの特長を活かし、異なるグループ間の掲載位置の分布を比較します。密度プロットに関する詳細は6章にて整理してありますので、適宜復習に役立ててください。

上図は、マンガ作品の8話目までの掲載位置の分布を表現した密度プロットです。アニメ化実績のあるマンガ作品をオレンジ（True）、そうでない作品を黒（False）で表現しています。なお、1990年以降に連載を開始し、合計8話以上続いたマンガ作品を可視化対象としています。

アニメ化実績のあるマンガ作品は、掲載位置のピークが0.3付近にある巻頭に寄った分布をしています。一方でそうでない作品は、掲載位置の分布がなだらかに広がっています。以上から「アニメ化された作品とそうでない作品は、連載開始直後の数話の掲載位置の分布が異なる」という仮説は検討の価値がありそうです。

では、マンガ雑誌ごとに傾向に違いはあるでしょうか？

上図は、マンガ雑誌別のマンガ作品の最初の8話までの掲載位置を、アニメ化実績の有無ごとに表現した密度プロットです。合計話数が8話以上、かつ1990年以降に連載を開始したマンガ作品を可視化対象にしています。オレンジ色（True）がアニメ化実績のあるマンガ作品を表し、黒色（False）がそうでない作品を表します。

マンガ雑誌によって傾向に違いがあることがわかります。まず、週刊少年サンデーは、アニメ化実績の有無にかかわらず巻頭に近い分布になっていますが、アニメ化実績のあるマンガ作品は特に巻頭に寄っています。 週刊少年ジャンプはアニメ化実績の有無でピークに明らかな違いがあります。 週刊少年チャンピオンと週刊少年マガジンは、他2誌と比較してアニメ化実績の有無による分布の差が大きくありません。

箱ひげ図#

複数の分布を比較する際、箱ひげ図が有用です。本項では、「アニメ化された作品とそうでない作品は、連載開始直後の数話の掲載位置の分布が異なる」という仮説を別の角度から確認してみましょう。

箱ひげ図 （ Box Plot ）とは、主に量的変数に対して、分布の形状を箱とそこから伸びる直線で表現したグラフでした。箱は 四分位数 を表し、直線の長さは 最大値・最小値 を表します。分布の細かい情報が削ぎ落とされてしまいますが、複数の分布を比較する際は非常に便利です。後述するバイオリンプロットや、本書では割愛したストリッププロットと組合せて描画されることもあります。詳細は6章に整理されていますので、適宜復習に役立ててください。

上図は、マンガ雑誌ごと・アニメ化実績有無ごとに8話目までの掲載位置の分布を表現した箱ひげ図です。 1990年以降に連載を開始し、かつ8話以上連載が継続したマンガ作品を可視化対象としています。

密度プロットと比較し、マンガ雑誌を跨いだ比較が容易になりました。例えば8グループの中で最も掲載位置が低い（巻頭に寄っている）のは週刊少年サンデーにおいてアニメ化実績のあるグループです。

一方で、密度プロットでは表現できていた分布の細かい情報が失われてしまいました。例えば2章で言及したように週刊少年ジャンプには0.1-0.2付近に分布の「溝」があり、それが解釈に深みを与えていましたが、箱ひげ図からその情報は読み取れません。

次に復習するバイオリンプロットは、複数の分布の一覧性と形状の維持を両立する可視化手法です。

バイオリンプロット#

バイオリンプロット （ Violin Plot ）とは、主に量的変数に対して、分布を滑らかな曲線で表現する可視化手法でした。密度プロットを90度回転したものを、複数の変数に対して描画します（縦横が反転することもあります）。箱ひげ図ほど分布形状の情報を落とさずに、複数の分布を容易に比較できるという利点があります。箱ひげ図や（本書では割愛した）ストリッププロットと組合せて描画されることもあります。詳細は6章に整理してありますので、適宜復習に役立ててください。

Show code cell source Hide code cell source

# 空のFigureオブジェクトを作成
fig = go.Figure()

# アニメ化されていない作品（アニメ化=False）のバイオリンプロットを追加
# 'マンガ雑誌名'をx軸に、'掲載位置'をy軸に設定し、左側（negative side）にプロット
fig.add_trace(
    go.Violin(
        x=df_vio[~df_vio["アニメ化"]]["マンガ雑誌名"],
        y=df_vio[~df_vio["アニメ化"]]["掲載位置"],
        legendgroup="False",  # 凡例のグループを設定
        scalegroup="False",  # スケールグループを設定
        name="False",  # 凡例の名前
        side="negative",  # プロットの側面を指定
        line_color=OKABE_ITO[0],  # 線の色を指定
    )
)

# アニメ化された作品（アニメ化=True）のバイオリンプロットを追加
# 'マンガ雑誌名'をx軸に、'掲載位置'をy軸に設定し、右側（positive side）にプロット
fig.add_trace(
    go.Violin(
        x=df_vio[df_vio["アニメ化"]]["マンガ雑誌名"],
        y=df_vio[df_vio["アニメ化"]]["掲載位置"],
        legendgroup="True",  # 凡例のグループを設定
        scalegroup="True",  # スケールグループを設定
        name="True",  # 凡例の名前
        side="positive",  # プロットの側面を指定
        line_color=OKABE_ITO[1],  # 線の色を指定
    )
)

# バイオリンプロットの設定を更新
# 平均線を表示し、バイオリンの幅をデータの個数に応じてスケーリング
fig.update_traces(meanline_visible=True, scalemode="count")

# レイアウトを更新してバイオリンの間隔、オーバーレイモードを設定し、凡例のタイトルを追加
fig.update_layout(violingap=0, violinmode="overlay", legend={"title": "アニメ化"})

# x軸とy軸のタイトルを更新し、x軸の範囲を設定
fig.update_xaxes(title="マンガ雑誌名", range=[-0.5, 3.5])
fig.update_yaxes(title="掲載位置")

# 作成した図を表示
show_fig(fig)

上図は、マンガ雑誌ごと・アニメ化実績有無ごとに8話目までの掲載位置の分布を表現したバイオリンプロットです。マンガ雑誌ごとに「バイオリン」が分けられており、向かって右側にアニメ化実績のあるマンガ作品、左側にそうでない作品の分布を表現しています。 1990年以降に連載を開始し、かつ8話以上連載が継続したマンガ作品を可視化対象としています。

箱ひげ図と比較し、分布に関する情報が圧倒的に増えました。 週刊少年ジャンプにおける多峰性も表現できています。また、（今回可視化対象としたデータにおいて）週刊少年チャンピオンにおいてアニメ化実績のあるマンガ作品が多くないことも山の高さから表現できています。

リッジラインプロット#

2章と同様、各話の分布を確認してみましょう。本項では、「アニメ化された作品とそれ以外の掲載位置の分布は6話目から差が出始める」という仮説を確認します。なお6話という数字に根拠はなく、2章の分析結果を踏まえた筆者の勘です。

リッジラインプロット （ Ridgeline Plot ）とは、量的変数に対して、分布を滑らかな曲線で表現した可視化手法でした。密度プロット（あるいはバイオリンプロットを90度回転したもの）を縦に並べた、文字通り山脈の稜線のような見た目をしています。特に動的に変化する分布の推移を表現する際に強力です。詳細は6章に整理してありますので、適宜復習に役立ててください。

Show code cell content Hide code cell content

# 可視化対象のDataFrameを確認
df_ridge.head()

	マンガ作品ID	マンガ各話ID	掲載日	掲載位置	アニメ化	マンガ雑誌名	話数
0	C110892	CE177364	2014-08-04	0.006000	False	週刊少年ジャンプ	1
1	C110892	CE177390	2014-08-11	0.180162	False	週刊少年ジャンプ	2
2	C110892	CE177415	2014-08-18	0.331301	False	週刊少年ジャンプ	3
3	C110892	CE177435	2014-09-01	0.234000	False	週刊少年ジャンプ	4
4	C110892	CE177471	2014-09-08	0.696429	False	週刊少年ジャンプ	5

上図は、マンガ作品の1話から8話までの掲載位置の分布の推移を、アニメ化実績有無に応じて表現したリッジラインプロットです。 1990年以降に連載を開始した、合計話数が8話以上のマンガ作品を可視化対象にしています。便宜上、 Y軸の表示領域はサブプロットごとに異なる ことにご注意ください。

5話目あたりから、アニメ化される作品とそうでない作品で分布が乖離し始め、8話目では全く異なる分布として分離していることがわかります。もちろん、定性的な可視化結果だけから結論を出すことはできませんが、統計的仮説検定等の高度な分析につなげる価値はあるのではないでしょうか。

メディア展開データの分布を見る

Contents

メディア展開データの分布を見る#

初期設定#

Import#

定数#

関数#

可視化例#

ヒストグラム#

密度プロット#

箱ひげ図#

バイオリンプロット#

リッジラインプロット#